47%の仕事はなくなる!?AIに代替されにくい仕事やスキルとは?

「AIの進化によって、多くの仕事が奪われる」

 

AIは世界で注目されている技術で、人の代わりとなって業務を行えるほど進化しています。ここ数年のテクノロジーの進化を見ていると、AI時代の到来がそう遠くないことだと実感しているはずです。

 

一方で、「AIに仕事を奪われるから、今のままじゃヤバイよ。」と煽られても、

実用化し、会社に導入されるのはいつになるの?

そもそもAIが人に変わって仕事できるの?

とあまりピンときていない人も多いのではないでしょうか。

 

この記事では、今さら聞きづらいAIの基礎知識から、

・AIはどんなことができるのか?

・AIの進化によって人の未来はどう変わるのか?

 

そして、AIに代替されにくい仕事やスキルについて紹介します。

AIとは?

AIはアーティフィシャル・インテリジェンス(Artificial Intelligence)の略で、Artificial(人造の)Intelligence(知能)で、日本語では「人工知能」と呼ばれています。

 

システムや車、介護ロボットなど、機械化できる範囲では、幅広い活用が期待されています。

 

少子高齢化による労働力不足や、生産性の低さが課題の日本は、AIの導入により大きな恩恵を受けることができるでしょう。

AIの進化の歴史

「AI」という言葉が世界に登場したのは、今から60年以上も前の1956年。”人工知能の父”と呼ばれるジョン・マッカーシーによって命名されました。

 

当時のAIの能力は、簡単なゲームをクリアするレベルだったものの、将来性のある技術だと注目を集めました。

 

1980年代に入ると、専門分野での活用が研究されはじめ、専門家の知識やスキルをAIに組み込まれるように。しかし人が即座に識別できること(犬や猫を見た瞬間に判断できるなど)をルール化できず、ブームは下火になってしまいます。

 

そして2012年、カナダのトロント大学の研究チームが発表した「ディープラーニング」によって、AI技術は大幅に前進することになります。

 

これをきっかけに日本国内では第4次ベンチャーブームも起こり、AIへの関心が高まりました。

 

2019年には、ソフトバンクグループが、AI開発をするベンチャー企業を支援するための巨大ファンド設立を発表。

 

トヨタなどの大企業も、ベンチャー企業への出資をし、世はまさにAI革命期に入っています。

 

※ディープラーニングとは?
日本語で「深層学習」とも呼ばれ、人間の脳の機能を真似して作られた機械学習技術。「与えた情報の中から、関連性のある特徴を自動的に抽出できるようになる」というもの。

 

例えば、犬と猫の前にAIロボットを置いて、どちらが犬で、どちらが猫か?これまでは識別できませんでしたが、ディープラーニングの登場で識別できるようになりました。

 

一言でいうと、識別の精度が飛躍的に上がったということです。

 

動物以外にも、標識や人、信号を区別できたり、がん細胞を検出できたり、さまざまな分野でディープラーニングが活かされています。

AIにできることは何?

AIができることは以下の通りです。

・音声認識
・画像認識
・ゲーム(複数人との対戦も可能)
・自動運転
・言語処理
・情報検索

など多岐に渡ります。そこで特に注目度の高いものをピックアップして紹介をします。

自動運転

最も注目度が高いのは、「自動運転」です。

街を自動運転する車に乗るのって...本当に安全?

信号や標識、対向車、通行人、道や時間帯によって大きく異なる道路事情に対応できるの?

 

って考えると、なんだか不安に感じてしまいますよね。

 

「実用化されるのはまだ先かな?」と思うかもしれませんが、2018年、ラスベガスで自動運転タクシーの試乗を実施2019年7月には日産が運転支援技術「プロパイロット2.0」を発表しています。

 

これの技術は、高速道路の同一車線を走行する時に、ハンドルから手を放して運転できるというもの。2019年9月に発売されるスカイラインにも搭載される予定です。

 

2020年には国内の一部道路環境で実用化が見込まれており、自動運転は身近なところまできています。

そこで気になるのが「自動運転をどのように可能にしているか?」という部分です。

 

その仕組みは、搭載されているカメラからの画像認識で、対向車や通行人、信号を識別。センサーでアクセルやブレーキを自動的に動かしています。

 

運転が好きな人には物足りないかもしれませんが、高齢者の運転や飲酒運転、あおり運転、居眠り運転など、「交通事故ゼロ社会」への期待が高まっています。

 

きちんと機能すれば交通事故が減り、飲んでも車で帰れたり、寝ながら帰ったり、高齢者の行動範囲が広がったり、そのメリットは大きいでしょう。

音声認識

音声認識は私たちの身の回りでも活躍をしています。例えば、SiriやAlexaは音声認識のAIを活用したサービスです。

 

「音楽かけて」「電気つけて」「目覚ましかけて」といった日常的なことから、明日の天気やレストラン探し、スポーツの試合結果まで、話しかけるだけで対応してくれます。

 

声だけで機能してくれるAIは、話しかけるほどに理解度が増し、さらに便利度が上がっていきます。

ビッグデータの有効活用

データの活用はAIが得意とする分野です。大量にあるデータの中から必要な情報だけピックアップし、会社の業務をスムーズにしてくれます。

 

例えば「Aという商品を買ったお客さんは、Bも一緒に買ってる傾向が高い」とか、年齢層や男女別の購買行動の違いなど、マーケティングの分野で活躍をしています。

 

さらに、これまで採用してきた社員を分析し、どんな配置にすれば効率が上がるか分析もしてくれるんです。

 

こういった会社独自の選考基準を持てば、マッチング精度が高まり、会社にとっても採用される側にとっても大きなメリットとなるでしょう。

診察

AIは論文情報や臨床データを元に、画像認識で病状や状態を判定しています。年々、診断スピードと精度が上がり、人が診断するよりも正確で早いと評判です。

 

また、東京大学医科学研究所では、アメリカのIBM社が提供する、AIシステム「ワトソン」を活用して、がんの遺伝子解析を行っています。

 

1日に数千件もの新しい論文が発表される医学の世界で、医師が患者ごとに症例を調べていると時間はありません。しかし、AIを活用すれば、患者のデータに応じた関連文献をすぐに探し当てることができます。

 

高齢化社会が進み、医師が不足してる中で、こういったAIの技術は貴重な存在です。

 

さらに、医学論文データを学習をしたAIは、新薬開発の現場でも活用されており、新薬開発のスピードアップも期待されています。

言語処理

AIは言語処理の能力も優れています。

翻訳機能

「グーグル翻訳」は言語処理のAIを活用し、世界中で使われるサービスとなりました。

 

数年前のグーグル翻訳の精度は、そこまで高くありませんでしたが、最近は細かい部分までしっかりと翻訳されるようになっています。

 

このグーグル翻訳のAIは「人間が5年間、毎日8時間勉強」に相当する勉強量を、わずか6日間で終わらせています。

 

現在100以上の言語翻訳に対応し、将来的には同時通訳で世界中の人が会話をできるようになるかもしれません。

見積書の作成

言語処理AIは「見積もり作成」も得意です。

 

例えば、メールで見積もり依頼がきた際、AIは”見積もり”という指定のワードやサービス名、型番を認識し、自動的に見積もり作成をしてくれます。面倒な事務作業が減るので、営業マンや事務員から重宝されている技術です。

AIの技術はいろんなところで活用されている

AIの技術は業務効率化だけでなく、ゲームやトレードの世界でも活躍をしています。例えばゲームの世界では、囲碁やポーカーなど、さまざまなゲームAIが開発され、世界トップクラスのプロが敗れるほどの実力を発揮。

また人間の動きを見て成長していくソニーの「アイボ」は、ペットAIロボットとして有名ですよね。

 

また、「株式や為替のトレーディング」にもAIが活かされています。

 

AIは、専門家の知見と過去データを基に”推論”することも可能で、実際に株式・為替トレーダーは人からAIロボットに代替されているんです。

 

世界的に有名な大企業ゴールドマンサックスでは、2000年に約600人いた株式トレーダーを2017年には2人まで減らし、人がやっていたトレーディングはAIのロボットトレーダーが担っています。そのため、社内にはITエンジニアの数が増加しているようです。

多くの人が思っている「AIは何でもできる」は間違い

AIはどんなことでもできそうなイメージがありますが、実は得意や分野、不得意な分野があります。

 

そこでAIの得意・不得意や、強さ・弱さについてまとめてみました。

AIの得意・不得意とは?

AIが得意なのは「無限に働き続けられる」ことです。

人間のように、疲れていたりやる気が出なかったりする日がなく、24時間フル稼働することができます。

 

一方、不得意なのは「新しいものを創造する」ことです。

例えばデザインしたり絵を描いたり、小説を考えたりする、クリエイティブ系の仕事ができません。

強いAI・弱いAIとは?

強いAIとは、ドラえもんのような意思を持って自律する、人のような感情を持つものをいいます。(例:映画アイロボットに出てくるロボット)

 

逆に弱いAIは、自意識のない、人の一部を代替できるものを指します。(例:データ処理や書類作成)

AIと一緒に聞くことがある「RPA」とは?

RPAロボティック・プロセス・オートメーション(Robotic Process Automation)の略で、単純作業の自動化ができるソフトウェアです。

 

※ソフトウェアとは、Word、Excelのようなアプリケーションなどの、実体が目に見えないツール。ハードウェアは、パソコンとかマウスのような実体が目に見えるものをさします。

 

RPAは申し込みや問い合わせがきた際に、自動的に顧客管理システムに登録をしてくれます。

 

申込みが1日1件しかこないようであれば、導入の恩恵はほぼありませんが、1日100件あればどうでしょう?

 

1件の処理時間が5分かかっていたとすれば、丸々8時間分の作業がカットできます。それに加え、入力ミスがないので人が対応するよりも効率的です。

 

パソコンさえあれば使えることと、構築に複雑さがない使い勝手の良さが人気を呼び、2016年に国内で認知され始めました。2018年には国内企業5,000社が導入し、まだまだ拡大をすると予測されています。

AIとRPAの違いは?

AIとRPAの違いは、学習能力の有無です。

 

AIはデータや知見を与えれば与えられた分、自分で学習して賢くなっていきますが、RPAにそれはありません。

 

RPAは指示された業務を永遠に行う、工場の生産ラインのようなイメージです。

AIとRPAの組み合わせでより効率的に

RPAは「顧客管理システムに登録」することを得意としたシステムです。

 

しかし、申し込みや問い合わせには、紙の書類もあり、人の手で登録作業をせざるおえないこともあります。

 

そんな時は、AIとRPAを組み合わせがおすすめです。AIが紙の申込書を画像で識別し、RPAが識別された情報を基に顧客管理システムに登録ということが可能になります。

AIが盛り上がることに賛成の人ばかりではない

アメリカのユニコーン企業「SpaceX」代表のイーロン・マスクは、「人工知能は悪魔を呼び出すようなもの」と表現しており、AIは人間社会に悪影響を及ぼす可能性があると言われています。

 

そのためGoogleは、AI活用の活用や範囲を明確化しました。
(参考:【アメリカ】グーグル、武器や過度な関しに質するAI技術の活用を自主的に禁止

 

・社会的な便益:社会・経済的便益が社会・経済的リスクを上回る分野でAI技術を活用する
・不公平な偏見:人種、民族、ジェンダー、国籍、所得、性的指向、能力、政治・宗教的信念に関する偏見生成を避ける
・安全性の構築:AI安全性研究のベストプラクティスに沿った開発を行う
・人間に対する説明責任:人間がコントロールできるAIを開発する
・プライバシー:AI技術の開発や使用でプライバシー原則を適用する
・科学の発展:様々なステークホルダーと協働し、科学的知見を学界等に共有する
・活用制限:損害や悪用の恐れのある目的でAI技術が活用されないかの事前確認を実施する

 

それに伴い、以下の分野に対してはAI技術の活用を禁止。

・危害を加える可能性の高い技術
・武器
・国際的な規範に違反する監視
・国際法や人権原則に違反する技術

 

日本では「AI崩壊」というAIが暴走した未来を描く映画が2020年に公開予定になっていますが、まさにここをテーマにしたものです。

 

AIと人間が友好な関係を築き、共存していける世界が大切であり、AI化を進めればいいというものではありません。

AIに代替されやすい仕事、代替されにくい仕事

続いてAIに代替されやすい仕事と代替されにくい仕事を紹介します。

AIに”代替されやすい”とされる仕事

AIに代替されやすい仕事は以下の通りです。

・データ入力
・レジ係
・株式/為替トレーダー
・銀行の融資
・保険やクレジットカードの審査
・経理などの事務
・タクシー運転手/配送ドライバー
・コールセンターのオペレーター
・スポーツの審判
・カジノのディーラー

AIに”代替されにくい”とされる仕事

AIに代替されにくい仕事は以下の通りです。

・事業責任者/経営者
・外科医/内科医
・カウンセラー
・デザイナー
・ITエンジニア
・小説家
・画家
・ダンスの振付師

 

AIに代替されやすい仕事とされにくい仕事の差は、クリエイティブかどうかです。AIは新たに創造することは不得意なので、人の創造力が重要な仕事は代替されにくいとされています。

 

さらに事業の方針を決めるような意思決定もAIには難しく、人の力が必要な領域です。独立・起業して、AIを活用する側になるというのも、今後のキャリアの選択肢に良いかもしれません。

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AIやRPAの進化によって進むリストラ

経済産業省はAIの活用で、2030年までに国内の労働力が最大735万人減少する予測、マッキンゼー・グローバル・インスティチュートの調査では、2,700万人が転職せざるおえなくなると予測しています。

 

ちなみに2030年の日本国内の総労働人口は約5,900万人になる予定で、マッキンゼーの調査結果を参考にするとすれば、10年後は2人に1人が今と同じポジションにいれない状況になっているということになります。

 

例えばソフトバンクでは、AIで業務効率化をし、空いた人材を新事業に再配置。みずほ銀行や三菱UFJでは、人件費削減のためのAI化を進めています。

 

大企業のリストラ報道をよく見かける今、もはや終身雇用はあってないような時代です。

 

AIやRPAが普及すれば、多くの人は職を失うでしょう。

今の会社の業務しかしたことがないから、他にできることがない...。
リストラされたらヤバイ...。

 

効率化されて業務量が減ったおかげで、
残業代が稼げなくてローンの返済が苦しくなってきた...。
リストラされなくても、今のままだとヤバイ...。

という人も増えているようです。

 

働き方改革が推進されている日本社会において、AIやRPAはプラスの存在ですが、スキルを持っていない人は淘汰されてしまいます。

 

不安を持ったまま祈るように過ごしても、時代の流れを変えることはできません。不安を払拭するには、スキルを身につけて、自分の価値を高めることが最善策です。

 

まとめ

今回の話から、AIが実用化に向けて着実に近づいていることがお分かりいただけたかと思います。

 

ただ、AIが多くの企業で使われるまでには、もう少し時間がかかるでしょう。だからこそ今のうちにスキルを身につけて、AI時代に備えることが大切です。

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